Valores missing, outliers y correlación

En este notebook continuamos con el preprocesamiento y análisis exploratorio del dataset procesado previamente. Nos enfocamos en profundizar en las relaciones entre variables y en la preparación de datos para modelos predictivos. Nos enfocaremos en el análisis de distribuciones, correlaciones y segmentaciones, además de explorar posibles valores atípicos y relaciones clave entre las variables y el objetivo (TARGET).

Vamos a seguir los siguientes pasos:

• Cambio de tipos de variables
• Separación en train y test
• Visualización descriptiva de los datos
• Tratamiento de las variables continuas: correlaciones de pearson, estudio de outliers y estudio de valores missing
• Tratamiento de las variables categoricas: estudio de correlaciones con vCramer, relleno de valores missing

Librerias

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.io as pio
import scipy.stats as stats
from scipy.stats import chi2_contingency
import warnings
import sys

Funciones

sys.path.append('../src/')
import functions as f
sys.path.remove('../src/')

pd.set_option('display.max_columns', 500)
pd.set_option('display.max_rows', 10000)
pd.set_option('display.width', 10000)

#Constantes
seed= 12345

Carga de los datos

# Carga de los datos
pd_data = pd.read_csv("../data/df_data_1.csv").set_index('SK_ID_CURR')
pd_data.head()

	COMMONAREA_AVG	NONLIVINGAPARTMENTS_AVG	FONDKAPREMONT_MODE	LIVINGAPARTMENTS_AVG	FLOORSMIN_AVG	YEARS_BUILD_AVG	OWN_CAR_AGE	LANDAREA_AVG	BASEMENTAREA_AVG	EXT_SOURCE_1	NONLIVINGAREA_AVG	ELEVATORS_AVG	WALLSMATERIAL_MODE	APARTMENTS_AVG	ENTRANCES_AVG	LIVINGAREA_AVG	HOUSETYPE_MODE	FLOORSMAX_AVG	YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG	TOTALAREA_MODE	EMERGENCYSTATE_MODE	OCCUPATION_TYPE	EXT_SOURCE_3	ORGANIZATION_TYPE	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR	NAME_TYPE_SUITE	DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	EXT_SOURCE_2	AMT_GOODS_PRICE	AMT_ANNUITY	CODE_GENDER	CNT_FAM_MEMBERS	DAYS_LAST_PHONE_CHANGE	FLAG_DOCUMENT_10	FLAG_DOCUMENT_2	FLAG_DOCUMENT_3	FLAG_DOCUMENT_4	FLAG_DOCUMENT_5	FLAG_DOCUMENT_6	FLAG_DOCUMENT_7	FLAG_DOCUMENT_8	FLAG_DOCUMENT_9	REGION_RATING_CLIENT_W_CITY	FLAG_DOCUMENT_11	FLAG_DOCUMENT_13	FLAG_DOCUMENT_14	FLAG_DOCUMENT_15	FLAG_DOCUMENT_16	FLAG_DOCUMENT_17	FLAG_DOCUMENT_18	FLAG_DOCUMENT_19	FLAG_DOCUMENT_20	FLAG_DOCUMENT_21	AMT_INCOME_TOTAL	CNT_CHILDREN	FLAG_OWN_REALTY	FLAG_OWN_CAR	FLAG_DOCUMENT_12	AMT_CREDIT	WEEKDAY_APPR_PROCESS_START	NAME_INCOME_TYPE	HOUR_APPR_PROCESS_START	REG_REGION_NOT_LIVE_REGION	REG_REGION_NOT_WORK_REGION	LIVE_REGION_NOT_WORK_REGION	REG_CITY_NOT_LIVE_CITY	REG_CITY_NOT_WORK_CITY	LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY	REGION_RATING_CLIENT	FLAG_EMAIL	FLAG_PHONE	FLAG_CONT_MOBILE	FLAG_WORK_PHONE	NAME_CONTRACT_TYPE	FLAG_EMP_PHONE	FLAG_MOBIL	DAYS_ID_PUBLISH	DAYS_REGISTRATION	DAYS_EMPLOYED	DAYS_BIRTH	REGION_POPULATION_RELATIVE	NAME_HOUSING_TYPE	NAME_FAMILY_STATUS	NAME_EDUCATION_TYPE	TARGET
SK_ID_CURR
100002	0.0143	0.0000	reg oper account	0.0202	0.1250	0.6192	NaN	0.0369	0.0369	0.083037	0.0000	0.00	Stone, brick	0.0247	0.0690	0.0190	block of flats	0.0833	0.9722	0.0149	No	Laborers	0.139376	Business Entity Type 3	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	1.0	Unaccompanied	2.0	2.0	2.0	2.0	0.262949	351000.0	24700.5	M	1.0	-1134.0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	202500.0	0	Y	N	0	406597.5	3	Working	10	0	0	0	0	0	0	2	0	1	1	0	Cash loans	1	1	-2120	-3648.0	-637	-9461	0.018801	House / apartment	Single / not married	Secondary / secondary special	1
100003	0.0605	0.0039	reg oper account	0.0773	0.3333	0.7960	NaN	0.0130	0.0529	0.311267	0.0098	0.08	Block	0.0959	0.0345	0.0549	block of flats	0.2917	0.9851	0.0714	No	Core staff	NaN	School	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	Family	0.0	1.0	0.0	1.0	0.622246	1129500.0	35698.5	F	2.0	-828.0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	270000.0	0	N	N	0	1293502.5	1	State servant	11	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0	Cash loans	1	1	-291	-1186.0	-1188	-16765	0.003541	House / apartment	Married	Higher education	0
100004	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	26.0	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Laborers	0.729567	Government	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	Unaccompanied	0.0	0.0	0.0	0.0	0.555912	135000.0	6750.0	M	1.0	-815.0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	67500.0	0	Y	Y	0	135000.0	1	Working	9	0	0	0	0	0	0	2	0	1	1	1	Revolving loans	1	1	-2531	-4260.0	-225	-19046	0.010032	House / apartment	Single / not married	Secondary / secondary special	0
100006	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Laborers	NaN	Business Entity Type 3	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Unaccompanied	0.0	2.0	0.0	2.0	0.650442	297000.0	29686.5	F	2.0	-617.0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	135000.0	0	Y	N	0	312682.5	3	Working	17	0	0	0	0	0	0	2	0	0	1	0	Cash loans	1	1	-2437	-9833.0	-3039	-19005	0.008019	House / apartment	Civil marriage	Secondary / secondary special	0
100007	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	NaN	Core staff	NaN	Religion	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	0.0	Unaccompanied	0.0	0.0	0.0	0.0	0.322738	513000.0	21865.5	M	1.0	-1106.0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	2	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	121500.0	0	Y	N	0	513000.0	4	Working	11	0	0	0	0	1	1	2	0	0	1	0	Cash loans	1	1	-3458	-4311.0	-3038	-19932	0.028663	House / apartment	Single / not married	Secondary / secondary special	0

pd_data.info(verbose=True, show_counts=True)

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Index: 307511 entries, 100002 to 456255
Data columns (total 93 columns):
 #   Column                       Non-Null Count   Dtype  
---  ------                       --------------   -----  
 0   COMMONAREA_AVG               92646 non-null   float64
 1   NONLIVINGAPARTMENTS_AVG      93997 non-null   float64
 2   FONDKAPREMONT_MODE           97216 non-null   object 
 3   LIVINGAPARTMENTS_AVG         97312 non-null   float64
 4   FLOORSMIN_AVG                98869 non-null   float64
 5   YEARS_BUILD_AVG              103023 non-null  float64
 6   OWN_CAR_AGE                  104582 non-null  float64
 7   LANDAREA_AVG                 124921 non-null  float64
 8   BASEMENTAREA_AVG             127568 non-null  float64
 9   EXT_SOURCE_1                 134133 non-null  float64
 10  NONLIVINGAREA_AVG            137829 non-null  float64
 11  ELEVATORS_AVG                143620 non-null  float64
 12  WALLSMATERIAL_MODE           151170 non-null  object 
 13  APARTMENTS_AVG               151450 non-null  float64
 14  ENTRANCES_AVG                152683 non-null  float64
 15  LIVINGAREA_AVG               153161 non-null  float64
 16  HOUSETYPE_MODE               153214 non-null  object 
 17  FLOORSMAX_AVG                154491 non-null  float64
 18  YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG  157504 non-null  float64
 19  TOTALAREA_MODE               159080 non-null  float64
 20  EMERGENCYSTATE_MODE          161756 non-null  object 
 21  OCCUPATION_TYPE              211120 non-null  object 
 22  EXT_SOURCE_3                 246546 non-null  float64
 23  ORGANIZATION_TYPE            252137 non-null  object 
 24  AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR   265992 non-null  float64
 25  AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY    265992 non-null  float64
 26  AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK   265992 non-null  float64
 27  AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON    265992 non-null  float64
 28  AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT    265992 non-null  float64
 29  AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR   265992 non-null  float64
 30  NAME_TYPE_SUITE              306219 non-null  object 
 31  DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE     306490 non-null  float64
 32  OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE     306490 non-null  float64
 33  DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE     306490 non-null  float64
 34  OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE     306490 non-null  float64
 35  EXT_SOURCE_2                 306851 non-null  float64
 36  AMT_GOODS_PRICE              307233 non-null  float64
 37  AMT_ANNUITY                  307499 non-null  float64
 38  CODE_GENDER                  307507 non-null  object 
 39  CNT_FAM_MEMBERS              307509 non-null  float64
 40  DAYS_LAST_PHONE_CHANGE       307510 non-null  float64
 41  FLAG_DOCUMENT_10             307511 non-null  int64  
 42  FLAG_DOCUMENT_2              307511 non-null  int64  
 43  FLAG_DOCUMENT_3              307511 non-null  int64  
 44  FLAG_DOCUMENT_4              307511 non-null  int64  
 45  FLAG_DOCUMENT_5              307511 non-null  int64  
 46  FLAG_DOCUMENT_6              307511 non-null  int64  
 47  FLAG_DOCUMENT_7              307511 non-null  int64  
 48  FLAG_DOCUMENT_8              307511 non-null  int64  
 49  FLAG_DOCUMENT_9              307511 non-null  int64  
 50  REGION_RATING_CLIENT_W_CITY  307511 non-null  int64  
 51  FLAG_DOCUMENT_11             307511 non-null  int64  
 52  FLAG_DOCUMENT_13             307511 non-null  int64  
 53  FLAG_DOCUMENT_14             307511 non-null  int64  
 54  FLAG_DOCUMENT_15             307511 non-null  int64  
 55  FLAG_DOCUMENT_16             307511 non-null  int64  
 56  FLAG_DOCUMENT_17             307511 non-null  int64  
 57  FLAG_DOCUMENT_18             307511 non-null  int64  
 58  FLAG_DOCUMENT_19             307511 non-null  int64  
 59  FLAG_DOCUMENT_20             307511 non-null  int64  
 60  FLAG_DOCUMENT_21             307511 non-null  int64  
 61  AMT_INCOME_TOTAL             307511 non-null  float64
 62  CNT_CHILDREN                 307511 non-null  int64  
 63  FLAG_OWN_REALTY              307511 non-null  object 
 64  FLAG_OWN_CAR                 307511 non-null  object 
 65  FLAG_DOCUMENT_12             307511 non-null  int64  
 66  AMT_CREDIT                   307511 non-null  float64
 67  WEEKDAY_APPR_PROCESS_START   307511 non-null  int64  
 68  NAME_INCOME_TYPE             307511 non-null  object 
 69  HOUR_APPR_PROCESS_START      307511 non-null  int64  
 70  REG_REGION_NOT_LIVE_REGION   307511 non-null  int64  
 71  REG_REGION_NOT_WORK_REGION   307511 non-null  int64  
 72  LIVE_REGION_NOT_WORK_REGION  307511 non-null  int64  
 73  REG_CITY_NOT_LIVE_CITY       307511 non-null  int64  
 74  REG_CITY_NOT_WORK_CITY       307511 non-null  int64  
 75  LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY      307511 non-null  int64  
 76  REGION_RATING_CLIENT         307511 non-null  int64  
 77  FLAG_EMAIL                   307511 non-null  int64  
 78  FLAG_PHONE                   307511 non-null  int64  
 79  FLAG_CONT_MOBILE             307511 non-null  int64  
 80  FLAG_WORK_PHONE              307511 non-null  int64  
 81  NAME_CONTRACT_TYPE           307511 non-null  object 
 82  FLAG_EMP_PHONE               307511 non-null  int64  
 83  FLAG_MOBIL                   307511 non-null  int64  
 84  DAYS_ID_PUBLISH              307511 non-null  int64  
 85  DAYS_REGISTRATION            307511 non-null  float64
 86  DAYS_EMPLOYED                307511 non-null  int64  
 87  DAYS_BIRTH                   307511 non-null  int64  
 88  REGION_POPULATION_RELATIVE   307511 non-null  float64
 89  NAME_HOUSING_TYPE            307511 non-null  object 
 90  NAME_FAMILY_STATUS           307511 non-null  object 
 91  NAME_EDUCATION_TYPE          307511 non-null  object 
 92  TARGET                       307511 non-null  int64  
dtypes: float64(37), int64(41), object(15)
memory usage: 220.5+ MB

Tras procesar los datos en el notebook anterior, contamos con un dataset depurado que ha sido limpiado de columnas redundantes. El dataset cuenta ahora con 93 columnas y 307,511 filas, como se puede observar al realizar un análisis inicial. Este análisis preliminar confirma que el formato del dataset es adecuado para continuar con la exploración y transformación.

Cambio de tipo a variables categóricas

Muchas de las columnas tienen naturaleza categórica, pero están almacenadas como objetos (object). Para optimizar su manejo, transformamos estas columnas a categoricas, lo que mejora el rendimiento del análisis, reduce el uso de memoria y facilita operaciones estadísticas.

pd_data = pd_data.astype({col: 'category' for col in pd_data.select_dtypes(include='object').columns})

Por ejemplo, la columna NAME_CONTRACT_TYPE contiene categorías como Cash loans y Revolving loans, que serán útiles para analizar patrones de comportamiento financiero. Mientras tanto, FONDKAPREMONT_MODE incluye datos categóricos relevantes como reg oper account, que también puede ser interpretado en análisis posteriores.

Para comenzar con el análisis de las variables, clasificamos las columnas del dataset según su tipo: booleanas, categóricas y numéricas. Este paso es fundamental para decidir los métodos de análisis y preprocesamiento que aplicaremos a cada tipo de variable.

pd_data_bool, pd_data_cat, pd_data_num = f.tipos_vars(pd_data, False)

En el conjunto de datos, algunas variables clasificadas inicialmente como categóricas contienen valores que en realidad corresponden a datos numéricos. Estas variables necesitan ser trasladadas al grupo de variables numéricas para garantizar su tratamiento adecuado en etapas posteriores.

variables_to_move = [
    'CNT_FAM_MEMBERS', 'CNT_CHILDREN', 'DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE', 'OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE',
    'DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE', 'OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE', 'AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK', 'AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR',
    'AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON', 'AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT', 'AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY', 'AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR',
    'HOUR_APPR_PROCESS_START'
]

Eliminamos las variables identificadas como numéricas del grupo categórico y las añadimos al grupo de variables numéricas. Este proceso asegura que las columnas se utilicen de manera coherente con su naturaleza.

pd_data_cat = [var for var in pd_data_cat if var not in variables_to_move]
pd_data_num.extend([var for var in variables_to_move if var in pd_data.columns])

Tras este ajuste, confirmamos que las variables han sido correctamente reclasificadas. Esto permite evitar errores durante el análisis exploratorio y el modelado posterior.

Para garantizar cálculos precisos y evitar errores de tipo, convertimos todas las variables numéricas al tipo de dato float.

pd_data[pd_data_num] = pd_data[pd_data_num].astype(float)

Este cambio estandariza las variables numéricas, permitiendo la aplicación uniforme de operaciones estadísticas y matemáticas.

Las variables booleanas FLAG_OWN_CAR, FLAG_OWN_REALTY y EMERGENCYSTATE_MODE, contienen valores de texto ("Yes/No", "Y/N"). Para simplificar su análisis y modelado, convertimos estas variables a formato binario (1 para 'YES/Y' y 0 para 'NO/N').

pd_data['FLAG_OWN_CAR'] = pd_data['FLAG_OWN_CAR'].apply(lambda x: 1 if x == 'Y' else 0)
pd_data['FLAG_OWN_REALTY'] = pd_data['FLAG_OWN_REALTY'].apply(lambda x: 1 if x == 'Y' else 0)
pd_data['EMERGENCYSTATE_MODE'] = pd_data['EMERGENCYSTATE_MODE'].apply(lambda x: 1 if x == 'Yes' else 0)

Además, cuando al final del notebook anterior (01), sustituimos los valores XNA por missing en la variable CODE_GENDER, se convirtió también en una variable booleana, por lo que vamos a asignar ceros al valor M (hombre) y unos al valor F (mujer).

pd_data['CODE_GENDER'] = pd_data['CODE_GENDER'].apply(lambda x: 1 if x == 'F' else 0)

Por otro lado, la variable NAME_CONTRACT_TYPE, que habíamos clasificado originalmente como booleana, la vamos a considerar como categórica, ya que sus posibles valores son los strings Cash loans y Revolving Loans.

pd_data_cat.append('NAME_CONTRACT_TYPE')

pd_data_bool.remove('NAME_CONTRACT_TYPE')

Separación en Train y Test estratificado

Antes de realizar la separación en conjuntos de Train y Test, es importante conocer la distribución de la variable objetivo (TARGET). Esto nos permitirá garantizar que se mantenga una proporción similar entre ambas clases en los dos subconjuntos.

data_target = pd_data['TARGET']\
    .value_counts(normalize=True)\
    .mul(100).rename('percent').reset_index()

data_target_conteo=pd_data['TARGET'].value_counts()
data_plot_target = pd.merge(data_target, data_target_conteo, on='TARGET')
data_plot_target

	TARGET	percent	count
0	0	91.927118	282686
1	1	8.072882	24825

fig, ax = plt.subplots()
sns.barplot(data=data_plot_target, x='TARGET', y='percent', ax=ax, hue='TARGET', legend=False)
ax.set_title('Conteo de valores de la variable Target', fontdict={'fontsize':15}) #,'fontname':'Montserrat','weight':'bold'
ax.set_ylabel('Percentage')
ax.set_xlabel('Value')
for i in ax.containers:
    ax.bar_label(i,fmt='{:,.2f}')
plt.show()

Este gráfico de barras muestra la proporción de cada clase (0 y 1). Observamos que la clase 0 es dominante (91.93%) frente a la clase 1 (8.07%). Este desbalance puede influir en el rendimiento de los modelos y debe tenerse en cuenta a la hora de separar los datos.

Para evaluar correctamente el rendimiento de los modelos, dividimos los datos en dos conjuntos:

Train: Para entrenar el modelo.

Test: Para validar el rendimiento en datos no vistos. En este caso, utilizamos una separación estratificada para mantener la misma proporción de las clases (0 y 1) en ambos conjuntos

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_data_train, X_data_test, y_data_train, y_data_test = train_test_split(pd_data.drop('TARGET',axis=1)
                                                                         ,pd_data['TARGET']
                                                                         ,stratify=pd_data['TARGET']
                                                                         ,test_size=0.2
                                                                         ,random_state=seed)
pd_data_train = pd.concat([X_data_train, y_data_train],axis=1)
pd_data_test = pd.concat([X_data_test, y_data_test],axis=1)

train_test_split divide los datos en proporción 80% (entrenamiento) y 20% (prueba). La opción stratify asegura que la proporción de las clases en TARGET sea consistente con la distribución que tiene en el dataset.

print('== Train\n', pd_data_train['TARGET'].value_counts(normalize=True))
print('== Test\n', pd_data_test['TARGET'].value_counts(normalize=True))

== Train
 TARGET
0    0.919271
1    0.080729
Name: proportion, dtype: float64
== Test
 TARGET
0    0.919272
1    0.080728
Name: proportion, dtype: float64

Visualización descriptiva de los datos

Distribución del resto de variables

Hacemos gráficas de la distribución de cada variable, y de su distribución condicionada al valor de 'TARGET', para ver si podemos extraer algunas conclusiones provisionales sobre qué variables son más importantes. Para ello hemos creado una función que permite graficar las variables de forma adecuada a su estructura.

warnings.filterwarnings('ignore')
for i in list(pd_data_train.columns):
    if i in pd_data_num:
        f.custom_plot(pd_data_train, col_name=i, is_cont=True, target='TARGET')
    elif  ((i in pd_data_bool) | (i in pd_data_cat)) & (i!='TARGET'):
        f.custom_plot(pd_data_train, col_name=i, is_cont=False, target='TARGET')

Al analizar las variables visualmente, surgen algunos patrones interesantes. Algunas anotaciones clave basadas en los gráficos incluyen:

1. Relación entre ingresos y riesgo de incumplimiento: Se observa que el fraude o riesgo de incumplimiento (TARGET=1) parece correlacionarse con ingresos más bajos o intermedios (NAME_INCOME_TYPE y AMT_INCOME_TOTAL). Sin embargo, las distribuciones también reflejan la predominancia de categorías como "Working" y "Commercial associate", lo que podría sesgar los resultados.

2. Impacto de la ocupación y nivel educativo: Las categorías ocupacionales (OCCUPATION_TYPE) como "Low-skill laborers" muestran un porcentaje más alto de incumplimientos. Algo similar ocurre con niveles educativos más bajos (NAME_EDUCATION_TYPE), como "Secondary / secondary special", que presenta una mayor proporción de fraudes en comparación con niveles superiores. Esto refuerza la hipótesis de que las características socioeconómicas juegan un papel relevante en la predicción del riesgo.

3. Diferencias demográficas importantes: En las variables como DAYS_BIRTH y DAYS_EMPLOYED, hay indicios de que las personas más jóvenes tienden a tener una mayor proporción de TARGET=1, mientras que la estabilidad laboral prolongada está asociada a menores niveles de incumplimiento.

4. Regiones y movilidad: Variables como REG_CITY_NOT_WORK_CITY y LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY muestran una mayor proporción de fraudes en clientes que residen o trabajan en diferentes ciudades. Esto puede reflejar riesgos asociados a movilidad geográfica o inestabilidad en el lugar de residencia.

5. Documentos presentados: Las variables relacionadas con FLAG_DOCUMENT no muestran una relación clara con el TARGET, aunque podrían indicar problemas en la documentación presentada por ciertos clientes. Esto podría ser más relevante en combinaciones con otras variables.

6. Regiones con mayor riesgo: Variables como REGION_POPULATION_RELATIVE muestran que las áreas menos densamente pobladas tienden a tener un mayor riesgo asociado. Sin embargo, las diferencias entre los valores de TARGET no son drásticas.

7. Riesgo y edad de la vivienda: Las variables relacionadas con la antigüedad de las propiedades (YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG) reflejan una ligera tendencia hacia un mayor riesgo de incumplimiento en propiedades más antiguas. Esto puede estar relacionado con la capacidad económica de los propietarios para mantener estas propiedades.

8. Desbalance de la variable objetivo: La variable objetivo está muy desbalanceada, con una proporción muy baja de TARGET=1. Esto sugiere que será necesario implementar técnicas de re-balanceo, como oversampling o ajustes específicos en el modelado.

Los gráficos revelan tendencias importantes que deben tenerse en cuenta en el preprocesamiento y modelado. Muchas variables parecen tener potencial predictivo, aunque la presencia de outliers, valores imputados y distribuciones altamente sesgadas requiere especial atención. Es importante profundizar en las interacciones entre variables clave y realizar pruebas estadísticas para confirmar estas hipótesis antes de proceder al modelado.

Tratamiento de las variables continuas

Tratamiento de outliers

Los valores outlier se pueden sustituir por la media, mediana, valores extremos (media+3std o media-3std). Tras el siguiente análisis, hemos decidido como primera iteración dejarlos sin sustituir. Una vez llegue al modelo puedo realizar iteraciones utilizando diferentes métodos para comprobar si mejora el modelo

f.get_deviation_of_mean_perc(pd_data_train, pd_data_num, target='TARGET', multiplier=3)

	0.0	1.0	variable	sum_outlier_values	porcentaje_sum_null_values
0	0.951237	0.048763	COMMONAREA_AVG	1374	0.005585
1	0.942808	0.057192	NONLIVINGAPARTMENTS_AVG	577	0.002345
2	0.948107	0.051893	LIVINGAPARTMENTS_AVG	1426	0.005797
3	0.957717	0.042283	FLOORSMIN_AVG	473	0.001923
4	0.923158	0.076842	YEARS_BUILD_AVG	950	0.003862
5	0.914980	0.085020	OWN_CAR_AGE	2717	0.011044
6	0.936272	0.063728	LANDAREA_AVG	1679	0.006825
7	0.945352	0.054648	BASEMENTAREA_AVG	1592	0.006471
8	0.947799	0.052201	NONLIVINGAREA_AVG	1954	0.007943
9	0.956456	0.043544	ELEVATORS_AVG	1975	0.008028
10	0.950495	0.049505	APARTMENTS_AVG	2424	0.009853
11	0.940090	0.059910	ENTRANCES_AVG	1786	0.007260
12	0.951437	0.048563	LIVINGAREA_AVG	2574	0.010463
13	0.956226	0.043774	FLOORSMAX_AVG	2056	0.008357
14	0.911817	0.088183	YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG	567	0.002305
15	0.955490	0.044510	TOTALAREA_MODE	2696	0.010959
16	0.961401	0.038599	AMT_GOODS_PRICE	3368	0.013691
17	0.962696	0.037304	AMT_ANNUITY	2359	0.009589
18	0.955426	0.044574	DAYS_LAST_PHONE_CHANGE	516	0.002097
19	0.943662	0.056338	AMT_INCOME_TOTAL	213	0.000866
20	0.959833	0.040167	AMT_CREDIT	2639	0.010727
21	0.964942	0.035058	DAYS_REGISTRATION	599	0.002435
22	0.959401	0.040599	REGION_POPULATION_RELATIVE	6749	0.027434
23	0.899189	0.100811	CNT_FAM_MEMBERS	3204	0.013024
24	0.898623	0.101377	CNT_CHILDREN	3413	0.013874
25	0.881130	0.118870	DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	5485	0.022296
26	0.911427	0.088573	OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	4787	0.019459
27	0.874041	0.125959	DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	3128	0.012715
28	0.911490	0.088510	OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	4926	0.020024
29	0.921172	0.078828	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK	6825	0.027743
30	0.925170	0.074830	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR	1323	0.005378
31	0.945904	0.054096	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON	2551	0.010370
32	0.910907	0.089093	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT	1852	0.007528
33	0.904318	0.095682	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY	1181	0.004801
34	0.908453	0.091547	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR	2709	0.011012
35	0.894523	0.105477	HOUR_APPR_PROCESS_START	493	0.002004

Al evaluar las variables continuas, se observa que existe un porcentaje significativo de valores atípicos en varias de ellas, lo que podría influir de manera importante en el comportamiento del modelo. A continuación, se destacan los puntos clave del análisis:

Presencia de Outliers en Variables Clave:

• Las variables como COMMONAREA_AVG, NONLIVINGAPARTMENTS_AVG y LIVINGAPARTMENTS_AVG presentan valores atípicos en un rango cercano al 0.05% del total de registros. Aunque estos porcentajes pueden parecer bajos, podrían tener un impacto en variables con distribuciones no uniformes.

• Variables relacionadas con características de vivienda como OWN_CAR_AGE, LANDAREA_AVG, y BASEMENTAREA_AVG también presentan niveles de outliers que superan el 0.01%. Estas variables son críticas, ya que podrían estar correlacionadas con la capacidad de pago del solicitante.

Impacto de Variables Socioeconómicas:

• Variables como DAYS_EMPLOYED, DAYS_LAST_PHONE_CHANGE, y REGION_POPULATION_RELATIVE presentan outliers más pronunciados. Esto podría indicar que ciertos grupos poblacionales o personas en situaciones específicas tienen comportamientos atípicos en términos de empleo o cambios en contacto.

• AMT_CREDIT y AMT_INCOME_TOTAL, relacionadas con la cantidad de crédito solicitado y el ingreso anual, contienen valores extremos mínimos pero significativos. Dada su relevancia en modelos de riesgo, su tratamiento cuidadoso es clave.

Análisis de Frecuencias Altas de Outliers:

• Las variables CNT_FAM_MEMBERS y CNT_CHILDREN, aunque no tienen un porcentaje muy elevado de valores atípicos, reflejan patrones en el tamaño de la familia y la cantidad de hijos, lo que podría indicar inconsistencias en ciertos grupos poblacionales específicos.

Por eso mismo no optamos por modificar estos valores en este modelo, ya que no parece que tengan una influencia muy significativa en nuestra variable objetivo. Pero insistimos de nuevo, en que se podrían realizar iteraciones utilizando diferentes métodos para comprobar si mejora el modelo.

Análisis de relaciones entre las variables

Vamos a evaluar las relaciones entre las variables numéricas del conjunto de datos mediante la matriz de correlaciones.

Correlation Matrix para variables numéricas

corr = pd.concat([pd_data_train[pd_data_num],pd_data_train['TARGET']], axis=1).corr(method='pearson')
corr

	COMMONAREA_AVG	NONLIVINGAPARTMENTS_AVG	LIVINGAPARTMENTS_AVG	FLOORSMIN_AVG	YEARS_BUILD_AVG	OWN_CAR_AGE	LANDAREA_AVG	BASEMENTAREA_AVG	EXT_SOURCE_1	NONLIVINGAREA_AVG	ELEVATORS_AVG	APARTMENTS_AVG	ENTRANCES_AVG	LIVINGAREA_AVG	FLOORSMAX_AVG	YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG	TOTALAREA_MODE	EXT_SOURCE_3	EXT_SOURCE_2	AMT_GOODS_PRICE	AMT_ANNUITY	DAYS_LAST_PHONE_CHANGE	AMT_INCOME_TOTAL	AMT_CREDIT	DAYS_ID_PUBLISH	DAYS_REGISTRATION	DAYS_EMPLOYED	DAYS_BIRTH	REGION_POPULATION_RELATIVE	CNT_FAM_MEMBERS	CNT_CHILDREN	DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR	HOUR_APPR_PROCESS_START	TARGET
COMMONAREA_AVG	1.000000	0.100469	0.530912	0.294396	0.230494	-0.036155	0.258204	0.403875	0.039327	0.222409	0.521230	0.536240	0.327349	0.544130	0.402248	0.086884	0.551081	-0.001335	0.053072	0.049718	0.055926	-0.006807	0.086892	0.048513	-0.000351	0.024987	-0.010976	0.004699	0.165302	-0.000420	-0.001948	-0.011888	-0.019063	-0.013479	-0.019489	-0.008359	0.007218	0.024211	-0.009351	0.005283	-0.009823	0.044369	-0.019782
NONLIVINGAPARTMENTS_AVG	0.100469	1.000000	0.155995	0.077764	0.071242	-0.025476	0.064150	0.092110	0.016657	0.218461	0.123018	0.193630	0.063206	0.135749	0.113698	0.034691	0.143505	0.006790	0.019464	0.012403	0.019505	0.000306	0.025382	0.011495	-0.003616	0.033233	-0.002648	0.000238	0.023006	0.002642	0.003799	0.002419	-0.002723	0.000265	-0.003077	-0.004075	0.000093	0.001647	0.003089	0.000649	0.000197	0.014044	-0.004158
LIVINGAPARTMENTS_AVG	0.530912	0.155995	1.000000	0.435703	0.331857	-0.045788	0.417132	0.647632	0.050335	0.288581	0.811352	0.943963	0.569113	0.879194	0.587505	0.142244	0.848336	0.004743	0.079635	0.060266	0.074095	-0.005429	0.104597	0.057289	-0.000653	0.021963	-0.021713	0.009600	0.195264	-0.006695	-0.008962	-0.015144	-0.024301	-0.016299	-0.024605	-0.004948	0.002999	0.034519	-0.007409	0.008109	-0.012161	0.076559	-0.024013
FLOORSMIN_AVG	0.294396	0.077764	0.435703	1.000000	0.358867	-0.074004	0.145948	0.219464	0.077853	0.150552	0.508580	0.441624	0.036137	0.461835	0.739743	0.162768	0.450510	0.002468	0.110622	0.077715	0.096028	-0.008299	0.136660	0.075332	-0.007402	0.019105	-0.015649	-0.000523	0.294473	-0.003171	-0.010453	-0.020188	-0.029920	-0.019772	-0.030394	-0.000438	0.005449	0.041122	-0.005084	0.005512	-0.007285	0.112511	-0.034858
YEARS_BUILD_AVG	0.230494	0.071242	0.331857	0.358867	1.000000	-0.048208	0.180048	0.248387	0.020383	0.128014	0.342473	0.340212	0.089555	0.354994	0.519770	0.477032	0.358968	0.016258	0.012544	0.041372	0.033022	0.011331	0.041509	0.035006	-0.007431	0.163101	-0.003792	0.025962	-0.053781	0.041806	0.031144	-0.010540	-0.000594	-0.011541	-0.000444	-0.003822	0.001431	-0.000726	-0.006938	0.002743	-0.024971	-0.013931	-0.020534
OWN_CAR_AGE	-0.036155	-0.025476	-0.045788	-0.074004	-0.048208	1.000000	-0.017769	-0.028407	-0.086686	-0.029857	-0.063733	-0.047589	-0.014242	-0.055211	-0.082431	-0.000139	-0.057055	-0.013074	-0.079392	-0.104878	-0.099073	0.004009	-0.123613	-0.095198	0.008095	-0.025635	0.027046	0.007749	-0.080985	-0.013092	0.010799	0.007258	0.003352	0.012106	0.003248	0.002613	-0.005774	-0.021725	-0.018056	-0.008969	-0.015801	-0.069669	0.037821
LANDAREA_AVG	0.258204	0.064150	0.417132	0.145948	0.180048	-0.017769	1.000000	0.462161	0.008756	0.164469	0.370073	0.491916	0.504060	0.495390	0.216667	0.073174	0.485942	0.013631	0.021915	0.013292	0.009182	-0.003278	-0.002688	0.006431	-0.008346	0.001815	-0.009698	0.001475	-0.054471	0.000903	-0.003293	-0.003829	-0.002923	-0.003336	-0.002967	0.011277	-0.003032	0.016973	0.008446	0.007372	-0.013149	0.013557	-0.011140
BASEMENTAREA_AVG	0.403875	0.092110	0.647632	0.219464	0.248387	-0.028407	0.462161	1.000000	0.042072	0.267067	0.564962	0.679892	0.653790	0.693061	0.329318	0.086155	0.673985	0.011103	0.048498	0.042163	0.043311	-0.009265	0.014944	0.037382	-0.015720	-0.020542	-0.001156	-0.005428	0.096177	-0.001777	-0.007473	-0.011970	-0.012988	-0.013713	-0.013220	-0.003813	-0.002100	0.023288	-0.001170	0.003733	-0.013529	0.038674	-0.020987
EXT_SOURCE_1	0.039327	0.016657	0.050335	0.077853	0.020383	-0.086686	0.008756	0.042072	1.000000	0.035329	0.075366	0.056377	0.023855	0.071064	0.095811	0.004505	0.070429	0.190412	0.214980	0.176111	0.121035	-0.130435	0.023450	0.168960	-0.132497	-0.181136	0.290146	-0.601868	0.100125	-0.097436	-0.140413	-0.028141	-0.024224	-0.029206	-0.024711	-0.004562	-0.004717	0.031299	-0.004093	-0.005997	0.005880	0.033482	-0.154130
NONLIVINGAREA_AVG	0.222409	0.218461	0.288581	0.150552	0.128014	-0.029857	0.164469	0.267067	0.035329	1.000000	0.283100	0.298400	0.167951	0.301632	0.253485	0.009326	0.365069	-0.002482	0.048660	0.038534	0.046847	-0.001539	0.071301	0.034250	0.003967	0.048773	-0.010866	0.005618	0.074816	0.000517	-0.000126	-0.011817	-0.017122	-0.011388	-0.017211	-0.005866	0.005633	0.015441	-0.002197	0.004280	-0.008970	0.045419	-0.013034
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DAYS_REGISTRATION	0.024987	0.033233	0.021963	0.019105	0.163101	-0.025635	0.001815	-0.020542	-0.181136	0.048773	-0.000804	0.012643	-0.063743	0.006055	0.049463	0.007685	0.017816	-0.107668	-0.060154	0.010919	0.037742	0.057657	0.025130	0.009058	0.101686	1.000000	-0.209892	0.330983	-0.054004	0.173308	0.183413	0.002167	0.007957	0.004519	0.007935	0.001060	-0.002593	-0.011527	-0.001138	0.001442	-0.023933	-0.010449	0.043475
DAYS_EMPLOYED	-0.010976	-0.002648	-0.021713	-0.015649	-0.003792	0.027046	-0.009698	-0.001156	0.290146	-0.010866	-0.011120	-0.017215	0.004242	-0.012711	-0.015921	0.008228	-0.015775	0.112850	-0.019304	-0.063384	-0.103950	0.023036	-0.059076	-0.065374	-0.272392	-0.209892	1.000000	-0.616611	-0.004936	-0.232925	-0.240373	0.016665	0.006509	0.014412	0.006391	0.003387	-0.003885	-0.033226	0.012968	-0.000304	0.050394	-0.092061	-0.043668
DAYS_BIRTH	0.004699	0.000238	0.009600	-0.000523	0.025962	0.007749	0.001475	-0.005428	-0.601868	0.005618	-0.002623	0.003071	-0.012474	-0.002453	0.000856	0.000129	-0.000427	-0.204777	-0.093234	-0.053341	0.009687	0.082290	0.025740	-0.055325	0.272716	0.330983	-0.616611	1.000000	-0.030070	0.278701	0.331193	0.000727	0.005357	0.002809	0.005732	-0.000687	0.003848	0.001379	-0.009455	0.002456	-0.070873	0.091661	0.077406
REGION_POPULATION_RELATIVE	0.165302	0.023006	0.195264	0.294473	-0.053781	-0.080985	-0.054471	0.096177	0.100125	0.074816	0.280606	0.206095	0.035945	0.212895	0.323741	-0.006471	0.201603	-0.006984	0.198612	0.103730	0.118301	-0.045421	0.068677	0.099843	-0.003389	-0.054004	-0.004936	-0.030070	1.000000	-0.024800	-0.026291	0.007131	-0.011246	0.002973	-0.011759	-0.001682	-0.001431	0.078221	-0.001758	0.001420	0.000782	0.170127	-0.035827
CNT_FAM_MEMBERS	-0.000420	0.002642	-0.006695	-0.003171	0.041806	-0.013092	0.000903	-0.001777	-0.097436	0.000517	-0.002713	-0.011798	-0.002363	-0.005091	-0.004221	0.006488	-0.003306	-0.027076	-0.002425	0.060779	0.075295	-0.027036	0.014148	0.062696	-0.020354	0.173308	-0.232925	0.278701	-0.024800	1.000000	0.879056	-0.004910	0.023685	-0.006535	0.024053	-0.000613	0.000281	-0.009149	-0.004341	-0.002056	-0.029068	-0.011766	0.009687
CNT_CHILDREN	-0.001948	0.003799	-0.008962	-0.010453	0.031144	0.010799	-0.003293	-0.007473	-0.140413	-0.000126	-0.007769	-0.013420	-0.007480	-0.010141	-0.010567	0.005476	-0.008657	-0.042484	-0.019035	-0.001518	0.021193	-0.006144	0.010854	0.002377	-0.027310	0.183413	-0.240373	0.331193	-0.026291	0.879056	1.000000	-0.002826	0.013709	-0.002898	0.014110	-0.001563	-0.000801	-0.011591	-0.007221	-0.000592	-0.041864	-0.006374	0.019716
DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	-0.011888	0.002419	-0.015144	-0.020188	-0.010540	0.007258	-0.003829	-0.011970	-0.028141	-0.011817	-0.021126	-0.012649	-0.002820	-0.015987	-0.026768	-0.005378	-0.016029	-0.035200	-0.031039	-0.022161	-0.022550	0.000704	-0.011837	-0.021113	0.004245	0.002167	0.016665	0.000727	0.007131	-0.004910	-0.002826	1.000000	0.336766	0.860355	0.334538	-0.001304	0.001758	-0.000441	-0.001320	-0.000924	0.018832	-0.005510	0.031189
OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	-0.019063	-0.002723	-0.024301	-0.029920	-0.000594	0.003352	-0.002923	-0.012988	-0.024224	-0.017122	-0.030973	-0.022997	-0.000642	-0.024911	-0.035389	0.000036	-0.024667	-0.000293	-0.018631	0.001343	-0.010578	-0.013185	-0.011630	0.001149	-0.011316	0.007957	0.006509	0.005357	-0.011246	0.023685	0.013709	0.336766	1.000000	0.259729	0.998516	0.000333	0.000296	0.000356	0.003885	-0.002046	0.034196	-0.008900	0.008350
DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	-0.013479	0.000265	-0.016299	-0.019772	-0.011541	0.012106	-0.003336	-0.013713	-0.029206	-0.011388	-0.021989	-0.015079	-0.005582	-0.017872	-0.027018	-0.005525	-0.017922	-0.034077	-0.032968	-0.025512	-0.024532	0.002622	-0.011894	-0.024801	0.005330	0.004519	0.014412	0.002809	0.002973	-0.006535	-0.002898	0.860355	0.259729	1.000000	0.257677	-0.002330	0.000479	-0.002529	0.000147	-0.001830	0.016295	-0.008482	0.030469
OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	-0.019489	-0.003077	-0.024605	-0.030394	-0.000444	0.003248	-0.002967	-0.013220	-0.024711	-0.017211	-0.031313	-0.023422	-0.000822	-0.025228	-0.035684	0.000165	-0.024990	0.000059	-0.018944	0.001323	-0.010797	-0.012751	-0.011713	0.001099	-0.010896	0.007935	0.006391	0.005732	-0.011759	0.024053	0.014110	0.334538	0.998516	0.257677	1.000000	0.000239	0.000426	0.000255	0.004027	-0.002077	0.033832	-0.009024	0.008436
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK	-0.008359	-0.004075	-0.004948	-0.000438	-0.003822	0.002613	0.011277	-0.003813	-0.004562	-0.005866	0.000221	0.000008	0.000404	-0.001677	-0.000060	0.005772	-0.001454	-0.022977	0.001939	-0.002725	0.013609	-0.003836	0.002176	-0.002886	-0.001416	0.001060	0.003387	-0.000687	-0.001682	-0.000613	-0.001563	-0.001304	0.000333	-0.002330	0.000239	1.000000	0.003606	-0.013516	-0.014174	0.216424	0.017445	-0.002892	0.001596
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR	0.007218	0.000093	0.002999	0.005449	0.001431	-0.005774	-0.003032	-0.002100	-0.004717	0.005633	0.000728	0.002606	-0.005264	0.004844	0.005211	0.001499	0.006151	-0.000365	-0.002964	-0.003477	0.002561	-0.002439	0.000592	-0.004365	0.003361	-0.002593	-0.003885	0.003848	-0.001431	0.000281	-0.000801	0.001758	0.000296	0.000479	0.000426	0.003606	1.000000	0.000012	-0.002151	0.237863	-0.004563	-0.016420	-0.000368
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON	0.024211	0.001647	0.034519	0.041122	-0.000726	-0.021725	0.016973	0.023288	0.031299	0.015441	0.046409	0.037665	0.013637	0.037872	0.049910	-0.002404	0.037354	-0.006640	0.051317	0.057638	0.038942	-0.039937	0.022262	0.055544	-0.010847	-0.011527	-0.033226	0.001379	0.078221	-0.009149	-0.011591	-0.000441	0.000356	-0.002529	0.000255	-0.013516	0.000012	1.000000	-0.008448	-0.005345	-0.004582	0.037578	-0.012187
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT	-0.009351	0.003089	-0.007409	-0.005084	-0.006938	-0.018056	0.008446	-0.001170	-0.004093	-0.002197	-0.004969	-0.002925	0.000560	-0.002515	-0.000972	0.002633	-0.003248	-0.026066	-0.002802	0.014847	0.008759	-0.000606	0.004380	0.014357	-0.004276	-0.001138	0.012968	-0.009455	-0.001758	-0.004341	-0.007221	-0.001320	0.003885	0.000147	0.004027	-0.014174	-0.002151	-0.008448	1.000000	-0.003376	0.071375	0.000488	-0.002705
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY	0.005283	0.000649	0.008109	0.005512	0.002743	-0.008969	0.007372	0.003733	-0.005997	0.004280	0.004896	0.005730	0.006350	0.011179	0.004846	-0.002304	0.012101	-0.006789	0.000718	0.004494	0.001914	0.000911	0.003116	0.004074	-0.001228	0.001442	-0.000304	0.002456	0.001420	-0.002056	-0.000592	-0.000924	-0.002046	-0.001830	-0.002077	0.216424	0.237863	-0.005345	-0.003376	1.000000	-0.002481	0.000177	0.003584
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR	-0.009823	0.000197	-0.012161	-0.007285	-0.024971	-0.015801	-0.013149	-0.013529	0.005880	-0.008970	-0.019256	-0.017085	-0.010672	-0.019517	-0.020153	-0.008381	-0.019690	-0.070741	-0.022717	-0.051418	-0.012079	-0.111318	0.010377	-0.048971	-0.034659	-0.023933	0.050394	-0.070873	0.000782	-0.029068	-0.041864	0.018832	0.034196	0.016295	0.033832	0.017445	-0.004563	-0.004582	0.071375	-0.002481	1.000000	-0.030087	0.017556
HOUR_APPR_PROCESS_START	0.044369	0.014044	0.076559	0.112511	-0.013931	-0.069669	0.013557	0.038674	0.033482	0.045419	0.103232	0.081627	0.020854	0.082304	0.117631	-0.009800	0.077278	-0.039922	0.156753	0.062376	0.052745	-0.016934	0.033412	0.052911	0.030861	-0.010449	-0.092061	0.091661	0.170127	-0.011766	-0.006374	-0.005510	-0.008900	-0.008482	-0.009024	-0.002892	-0.016420	0.037578	0.000488	0.000177	-0.030087	1.000000	-0.022306
TARGET	-0.019782	-0.004158	-0.024013	-0.034858	-0.020534	0.037821	-0.011140	-0.020987	-0.154130	-0.013034	-0.033765	-0.027657	-0.018575	-0.032207	-0.042450	-0.009794	-0.031773	-0.177583	-0.160270	-0.039155	-0.012435	0.055109	-0.002190	-0.029698	0.051954	0.043475	-0.043668	0.077406	-0.035827	0.009687	0.019716	0.031189	0.008350	0.030469	0.008436	0.001596	-0.000368	-0.012187	-0.002705	0.003584	0.017556	-0.022306	1.000000

A través de esta tabla podemos observar la correlación entre estas variables. Las variables como LIVINGAPARTMENTS_AVG y LIVINGAREA_AVG muestran correlaciones altas, indicando posible redundancia entre estas variables. Pero para que sea más visual, vamos a ilustrar gráficamente las correlaciones

f.plot_correlation_heatmap(corr)

(<Figure size 1400x1200 with 2 Axes>,
 <Axes: title={'center': 'Matriz de correlaciones'}>)

En algunos algoritmos, como los ensembling de árboles (xgboost, randomforest, lightgbm, catboost, ...) no es necesario eliminar colinealidad entre variables. En otros algoritmos como glm si es necesario eliminar la colinealidad, por lo que mostramos aquí una lista de las variables más colineales, en caso de que fuera necesario tenerla en cuenta.

corr = pd_data_train[pd_data_num].corr('pearson')
new_corr = corr.abs()
new_corr.loc[:,:] = np.tril(new_corr, k=-1) # below main lower triangle of an array
new_corr = new_corr.stack().to_frame('correlation').reset_index().sort_values(by='correlation', ascending=False)
new_corr[new_corr['correlation']>0.6]

	level_0	level_1	correlation
1460	OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	0.998516
985	AMT_CREDIT	AMT_GOODS_PRICE	0.986965
464	APARTMENTS_AVG	LIVINGAPARTMENTS_AVG	0.943963
685	TOTALAREA_MODE	LIVINGAREA_AVG	0.925154
557	LIVINGAREA_AVG	APARTMENTS_AVG	0.913874
683	TOTALAREA_MODE	APARTMENTS_AVG	0.893720
548	LIVINGAREA_AVG	LIVINGAPARTMENTS_AVG	0.879194
1289	CNT_CHILDREN	CNT_FAM_MEMBERS	0.879056
556	LIVINGAREA_AVG	ELEVATORS_AVG	0.867172
1417	DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	0.860355
674	TOTALAREA_MODE	LIVINGAPARTMENTS_AVG	0.848336
682	TOTALAREA_MODE	ELEVATORS_AVG	0.844945
472	APARTMENTS_AVG	ELEVATORS_AVG	0.836896
422	ELEVATORS_AVG	LIVINGAPARTMENTS_AVG	0.811352
859	AMT_ANNUITY	AMT_GOODS_PRICE	0.775592
986	AMT_CREDIT	AMT_ANNUITY	0.770470
591	FLOORSMAX_AVG	FLOORSMIN_AVG	0.739743
553	LIVINGAREA_AVG	BASEMENTAREA_AVG	0.693061
469	APARTMENTS_AVG	BASEMENTAREA_AVG	0.679892
598	FLOORSMAX_AVG	ELEVATORS_AVG	0.679242
679	TOTALAREA_MODE	BASEMENTAREA_AVG	0.673985
511	ENTRANCES_AVG	BASEMENTAREA_AVG	0.653790
296	BASEMENTAREA_AVG	LIVINGAPARTMENTS_AVG	0.647632
686	TOTALAREA_MODE	FLOORSMAX_AVG	0.632131
601	FLOORSMAX_AVG	LIVINGAREA_AVG	0.630246
558	LIVINGAREA_AVG	ENTRANCES_AVG	0.620037
599	FLOORSMAX_AVG	APARTMENTS_AVG	0.618257
1160	DAYS_BIRTH	DAYS_EMPLOYED	0.616611
515	ENTRANCES_AVG	APARTMENTS_AVG	0.613986
1142	DAYS_BIRTH	EXT_SOURCE_1	0.601868

Convertimos los valores absolutos de la matriz de correlación en una lista de pares de variables, y filtramos las correlaciones mayores a 0.6 para identificar aquellas variables que podrían causar multicolinealidad.

En el análisis de correlación, identificamos varias variables con relaciones positivas muy fuertes, destacando su redundancia potencial. Por ejemplo, OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE y OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE tienen una correlación de 0.998, lo que indica que ambas miden prácticamente lo mismo sobre las conexiones sociales del cliente. Asimismo, AMT_CREDIT y AMT_GOODS_PRICE (0.987) reflejan que el monto del crédito solicitado está estrechamente vinculado al precio del bien adquirido. Por otro lado, variables relacionadas con propiedades, como APARTMENTS_AVG y LIVINGAPARTMENTS_AVG (0.944), o TOTALAREA_MODE y LIVINGAREA_AVG (0.925), describen características similares sobre las áreas habitables. Por último, CNT_CHILDREN y CNT_FAM_MEMBERS (0.879) resaltan cómo el número de hijos influye directamente en el tamaño de la familia.

Tratamiento de valores nulos

Vamos a realizar un análisis descriptivo para identificar qué tan incompletos están los datos, tanto a nivel de columnas como de filas. Esto es crucial para decidir qué acciones tomar en el preprocesamiento, como eliminar filas o columnas con demasiados valores nulos o aplicar estrategias de imputación.

¿Son todos los nulos de una clase de la variable objetivo? o tienen el mismo porcentaje de la variable objetivo?

pd_series_null_columns = pd_data.isnull().sum().sort_values(ascending=False)
pd_series_null_rows = pd_data.isnull().sum(axis=1).sort_values(ascending=False)
print(pd_series_null_columns.shape, pd_series_null_rows.shape)

(93,) (307511,)

Vamos a generar dos series, una que resume los valores nulos por columna (pd_series_null_columns) y otra por fila (pd_series_null_rows). Las columnas y filas se ordenaron de mayor a menor cantidad de valores faltantes, permitiendo visualizar rápidamente qué variables son más incompletas.

pd_null_columnas = pd.DataFrame(pd_series_null_columns, columns=['nulos_columnas'])     
pd_null_filas = pd.DataFrame(pd_series_null_rows, columns=['nulos_filas'])  
pd_null_filas['target'] = pd_data['TARGET'].copy()
pd_null_columnas['porcentaje_columnas'] = pd_null_columnas['nulos_columnas']/pd_data.shape[0]
pd_null_filas['porcentaje_filas']= pd_null_filas['nulos_filas']/pd_data.shape[1]

pd_null_columnas[pd_null_columnas['nulos_columnas'] > 0]

	nulos_columnas	porcentaje_columnas
COMMONAREA_AVG	214865	0.698723
NONLIVINGAPARTMENTS_AVG	213514	0.694330
FONDKAPREMONT_MODE	210295	0.683862
LIVINGAPARTMENTS_AVG	210199	0.683550
FLOORSMIN_AVG	208642	0.678486
YEARS_BUILD_AVG	204488	0.664978
OWN_CAR_AGE	202929	0.659908
LANDAREA_AVG	182590	0.593767
BASEMENTAREA_AVG	179943	0.585160
EXT_SOURCE_1	173378	0.563811
NONLIVINGAREA_AVG	169682	0.551792
ELEVATORS_AVG	163891	0.532960
WALLSMATERIAL_MODE	156341	0.508408
APARTMENTS_AVG	156061	0.507497
ENTRANCES_AVG	154828	0.503488
LIVINGAREA_AVG	154350	0.501933
HOUSETYPE_MODE	154297	0.501761
FLOORSMAX_AVG	153020	0.497608
YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG	150007	0.487810
TOTALAREA_MODE	148431	0.482685
OCCUPATION_TYPE	96391	0.313455
EXT_SOURCE_3	60965	0.198253
ORGANIZATION_TYPE	55374	0.180072
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR	41519	0.135016
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY	41519	0.135016
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK	41519	0.135016
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON	41519	0.135016
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT	41519	0.135016
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR	41519	0.135016
NAME_TYPE_SUITE	1292	0.004201
OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	1021	0.003320
OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	1021	0.003320
DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	1021	0.003320
DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	1021	0.003320
EXT_SOURCE_2	660	0.002146
AMT_GOODS_PRICE	278	0.000904
AMT_ANNUITY	12	0.000039
CODE_GENDER	4	0.000013
CNT_FAM_MEMBERS	2	0.000007
DAYS_LAST_PHONE_CHANGE	1	0.000003

Vamos a ver la distribución de los nulos con respecto a la variable objetivo, para ver si nos está aportando información relevante o los podemos sustituir. En este caso no eliminamos las filas con valores nulos, porque una gran cantidad de filas los contienen.

f.get_percent_null_values_target(pd_data_train, pd_data_num, target='TARGET')

TARGET	0.0	1.0	variable	sum_null_values	porcentaje_sum_null_values
TARGET	0.0	1.0
0	0.914195	0.085805	COMMONAREA_AVG	171669	0.697819
1	0.914040	0.085960	NONLIVINGAPARTMENTS_AVG	170615	0.693534
2	0.913672	0.086328	LIVINGAPARTMENTS_AVG	167940	0.682661
3	0.913639	0.086361	FLOORSMIN_AVG	166719	0.677697
4	0.913240	0.086760	YEARS_BUILD_AVG	163417	0.664275
5	0.915260	0.084740	OWN_CAR_AGE	162520	0.660629
6	0.911542	0.088458	LANDAREA_AVG	145810	0.592704
7	0.910606	0.089394	BASEMENTAREA_AVG	143679	0.584042
8	0.914834	0.085166	EXT_SOURCE_1	138647	0.563587
9	0.909419	0.090581	NONLIVINGAREA_AVG	135581	0.551124
10	0.908887	0.091113	ELEVATORS_AVG	130881	0.532019
11	0.908144	0.091856	APARTMENTS_AVG	124597	0.506475
12	0.907972	0.092028	ENTRANCES_AVG	123680	0.502748
13	0.908218	0.091782	LIVINGAREA_AVG	123248	0.500992
14	0.907850	0.092150	FLOORSMAX_AVG	122224	0.496829
15	0.907652	0.092348	YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG	119808	0.487009
16	0.907417	0.092583	TOTALAREA_MODE	118542	0.481862
17	0.906160	0.093840	EXT_SOURCE_3	48913	0.198827
18	0.918095	0.081905	EXT_SOURCE_2	525	0.002134
19	0.922747	0.077253	AMT_GOODS_PRICE	233	0.000947
20	1.000000	NaN	AMT_ANNUITY	10	0.000041
21	1.000000	NaN	DAYS_LAST_PHONE_CHANGE	1	0.000004
22	1.000000	NaN	CNT_FAM_MEMBERS	2	0.000008
23	0.968637	0.031363	DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	829	0.003370
24	0.968637	0.031363	OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	829	0.003370
25	0.968637	0.031363	DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE	829	0.003370
26	0.968637	0.031363	OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE	829	0.003370
27	0.895681	0.104319	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK	33340	0.135524
28	0.895681	0.104319	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR	33340	0.135524
29	0.895681	0.104319	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON	33340	0.135524
30	0.895681	0.104319	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT	33340	0.135524
31	0.895681	0.104319	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY	33340	0.135524
32	0.895681	0.104319	AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR	33340	0.135524

Como los nulos en la mayoría de las variables se distribuyen de forma proporcional respecto a la variable objetivo (recordemos que era un 91.93% de ceros y un 8.07% de unos), y después de comprobar que la correlación se mantiene estable, hemos decidicido sustituir los valores missing por la mediana. Las únicas variables que se distribuyen de froma asimétrica son AMT_ANNUITY, DAYS_LAST_PHONE_CHANGE y CNT_FAM_MEMBERS, y como en comparación con el total de los datos son una cantidad insignificante de NA, tampoco afecta a la correlación con la variable target el hecho de sustituir por la mediana.

pd_data_train[pd_data_num] = pd_data_train[pd_data_num].apply(lambda x: x.fillna(x.median()))
pd_data_test[pd_data_num] = pd_data_test[pd_data_num].fillna(pd_data_train[pd_data_num].median())

Volvemos a aplicar la función para verificar que ya no hay valores nulos en las variables numéricas.

f.get_percent_null_values_target(pd_data_train, pd_data_num, target='TARGET')

No existen variables con valores nulos

Volvemos a visualizar la matriz de correlaciones para ver si se ha modificado tras la imputación de los valores nulos.

corr = pd.concat([pd_data_train[pd_data_num],pd_data_train['TARGET']], axis=1).corr(method='pearson')
f.plot_correlation_heatmap(corr)

(<Figure size 1400x1200 with 2 Axes>,
 <Axes: title={'center': 'Matriz de correlaciones'}>)

corr.loc['TARGET'].sort_values(ascending=False)

TARGET                         1.000000
DAYS_BIRTH                     0.077406
DAYS_LAST_PHONE_CHANGE         0.055109
DAYS_ID_PUBLISH                0.051954
DAYS_REGISTRATION              0.043475
DEF_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE       0.031356
DEF_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE       0.030611
CNT_CHILDREN                   0.019716
OWN_CAR_AGE                    0.016371
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_YEAR     0.009758
CNT_FAM_MEMBERS                0.009688
OBS_30_CNT_SOCIAL_CIRCLE       0.008783
OBS_60_CNT_SOCIAL_CIRCLE       0.008697
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_DAY      0.002466
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_WEEK    -0.000659
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_HOUR    -0.001306
AMT_INCOME_TOTAL              -0.002190
YEARS_BEGINEXPLUATATION_AVG   -0.004636
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_QRT     -0.006440
NONLIVINGAPARTMENTS_AVG       -0.006499
YEARS_BUILD_AVG               -0.010426
LANDAREA_AVG                  -0.012367
AMT_ANNUITY                   -0.012433
AMT_REQ_CREDIT_BUREAU_MON     -0.014678
ENTRANCES_AVG                 -0.015639
BASEMENTAREA_AVG              -0.016691
COMMONAREA_AVG                -0.016894
NONLIVINGAREA_AVG             -0.018123
LIVINGAPARTMENTS_AVG          -0.018872
FLOORSMIN_AVG                 -0.021834
HOUR_APPR_PROCESS_START       -0.022306
APARTMENTS_AVG                -0.025724
LIVINGAREA_AVG                -0.029194
AMT_CREDIT                    -0.029698
TOTALAREA_MODE                -0.029837
ELEVATORS_AVG                 -0.035738
REGION_POPULATION_RELATIVE    -0.035827
FLOORSMAX_AVG                 -0.038597
AMT_GOODS_PRICE               -0.039133
DAYS_EMPLOYED                 -0.043668
EXT_SOURCE_1                  -0.098159
EXT_SOURCE_3                  -0.154409
EXT_SOURCE_2                  -0.160081
Name: TARGET, dtype: float64

Las correlaciones encontradas son en su mayoría débiles, lo que sugiere que ninguna variable tiene un impacto muy fuerte sobre la variable objetivo por sí sola. Sin embargo, combinaciones de estas variables podrían proporcionar información más útil en modelos predictivos.

Tratamiento de las variables categoricas

Vamos a convertir las variables categoricas en numericas para después obtener la correlación gracias a la correlación de spearman y el coeficiente V-Cramer.

Se han procesado las variables booleanas y categóricas para calcular su correlación con la variable objetivo TARGET.

pd_data_train[pd_data_bool].head()

	EMERGENCYSTATE_MODE	CODE_GENDER	FLAG_DOCUMENT_10	FLAG_DOCUMENT_2	FLAG_DOCUMENT_3	FLAG_DOCUMENT_4	FLAG_DOCUMENT_5	FLAG_DOCUMENT_6	FLAG_DOCUMENT_7	FLAG_DOCUMENT_8	FLAG_DOCUMENT_9	FLAG_DOCUMENT_11	FLAG_DOCUMENT_13	FLAG_DOCUMENT_14	FLAG_DOCUMENT_15	FLAG_DOCUMENT_16	FLAG_DOCUMENT_17	FLAG_DOCUMENT_18	FLAG_DOCUMENT_19	FLAG_DOCUMENT_20	FLAG_DOCUMENT_21	FLAG_OWN_REALTY	FLAG_OWN_CAR	FLAG_DOCUMENT_12	REG_REGION_NOT_LIVE_REGION	REG_REGION_NOT_WORK_REGION	LIVE_REGION_NOT_WORK_REGION	REG_CITY_NOT_LIVE_CITY	REG_CITY_NOT_WORK_CITY	LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY	FLAG_EMAIL	FLAG_PHONE	FLAG_CONT_MOBILE	FLAG_WORK_PHONE	FLAG_EMP_PHONE	FLAG_MOBIL	TARGET
SK_ID_CURR
172963	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	1	0
423589	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	1	1	1	0
392520	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	1	0	0	0	0	1	0	0	1	0	1	0	0	1	0
359127	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	1	1	0
431456	0	1	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	1	0

corr_bool = pd_data_train[pd_data_bool].corr(method='pearson')
f.plot_correlation_heatmap(corr_bool)

(<Figure size 1400x1200 with 2 Axes>,
 <Axes: title={'center': 'Matriz de correlaciones'}>)

La matriz de correlación muestra correlaciones altas entre variables como REG_CITY_NOT_WORK_CITY y LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY (0.9), lo que sugiere redundancia, ya que ambas representan relaciones similares entre residencia y trabajo. Sin embargo, las correlaciones con la variable objetivo (TARGET) son bajas.

Otro dato interesante que podemos extraer de la gráfica, aunque no necesariamente relevante respecto a la variable target, es que FLAG_DOCUMENT_6 presenta una correlación negativa significativa (-0.6) con FLAG_EMP_PHONE, por lo que probablemente este documento contenga datos personales del cliente, entre ellos su número de teléfono.

Tambien hemos procesado las variables categóricas (no booleanas), transformadas en formato numérico para calcular sus correlaciones, utilizando una función que itera la función cramers_v de los apuntes.

corr_cats = f.corr_cat(df=pd_data_train,target='TARGET',target_transform=True)
corr_cats

	WALLSMATERIAL_MODE	HOUSETYPE_MODE	OCCUPATION_TYPE	ORGANIZATION_TYPE	NAME_TYPE_SUITE	CODE_GENDER	REGION_RATING_CLIENT_W_CITY	WEEKDAY_APPR_PROCESS_START	NAME_INCOME_TYPE	REGION_RATING_CLIENT	NAME_HOUSING_TYPE	NAME_FAMILY_STATUS	NAME_EDUCATION_TYPE	TARGET
WALLSMATERIAL_MODE	1.000000	0.106949	0.026653	0.030347	0.008646	0.015555	0.098011	0.003890	0.024058	0.105330	0.035866	0.008624	0.036321	0.027575
HOUSETYPE_MODE	0.106949	1.000000	0.022958	0.021435	0.000000	0.007973	0.019517	0.000000	0.016142	0.025076	0.016962	0.010240	0.016470	0.011329
OCCUPATION_TYPE	0.026653	0.022958	1.000000	0.301776	0.020917	0.572457	0.057319	0.019195	0.144951	0.057187	0.032623	0.058650	0.219109	0.080576
ORGANIZATION_TYPE	0.030347	0.021435	0.301776	1.000000	0.018956	0.323213	0.093888	0.019775	0.203516	0.094917	0.067417	0.049357	0.116218	0.056873
NAME_TYPE_SUITE	0.008646	0.000000	0.020917	0.018956	1.000000	0.063592	0.024091	0.016191	0.021888	0.024646	0.018756	0.067369	0.022795	0.009530
CODE_GENDER	0.015555	0.007973	0.572457	0.323213	0.063592	0.999991	0.020063	0.006377	0.170464	0.019900	0.066897	0.167912	0.026127	0.055378
REGION_RATING_CLIENT_W_CITY	0.098011	0.019517	0.057319	0.093888	0.024091	0.020063	1.000000	0.017709	0.130031	0.956621	0.086834	0.023566	0.071797	0.060857
WEEKDAY_APPR_PROCESS_START	0.003890	0.000000	0.019195	0.019775	0.016191	0.006377	0.017709	1.000000	0.013009	0.018754	0.004755	0.003939	0.005417	0.004307
NAME_INCOME_TYPE	0.024058	0.016142	0.144951	0.203516	0.021888	0.170464	0.130031	0.013009	1.000000	0.136369	0.054748	0.113153	0.104543	0.062831
REGION_RATING_CLIENT	0.105330	0.025076	0.057187	0.094917	0.024646	0.019900	0.956621	0.018754	0.136369	1.000000	0.087524	0.022782	0.071932	0.059122
NAME_HOUSING_TYPE	0.035866	0.016962	0.032623	0.067417	0.018756	0.066897	0.086834	0.004755	0.054748	0.087524	1.000000	0.067920	0.041843	0.036127
NAME_FAMILY_STATUS	0.008624	0.010240	0.058650	0.049357	0.067369	0.167912	0.023566	0.003939	0.113153	0.022782	0.067920	1.000000	0.052976	0.039689
NAME_EDUCATION_TYPE	0.036321	0.016470	0.219109	0.116218	0.022795	0.026127	0.071797	0.005417	0.104543	0.071932	0.041843	0.052976	1.000000	0.056687
TARGET	0.027575	0.011329	0.080576	0.056873	0.009530	0.055378	0.060857	0.004307	0.062831	0.059122	0.036127	0.039689	0.056687	0.999973

plt.figure(figsize=(8,4))
sns.heatmap(corr_cats, annot=True, fmt='.3f', cmap='YlOrRd', annot_kws={"size": 8})
plt.title('Cramers V Matrix', fontdict={'size':'17'})
plt.show()

Esta matriz de Cramér's V revela información interesante sobre las relaciones entre las variables categóricas y la variable objetivo TARGET en el dataset.

Se destacan correlaciones moderadas entre algunas variables, como CODE_GENDER y ORGANIZATION_TYPE (0.572) o REGION_RATING_CLIENT y REGION_RATING_CLIENT_W_CITY (0.957). Estas correlaciones sugieren que algunas variables comparten información o describen aspectos relacionados de los clientes, como su género o calificaciones asociadas a la región de residencia. Esto indica relaciones lógicas predecibles entre las variables.

Las correlaciones con la variable TARGET son en general bajas (menores a 0.1), lo que implica que estas variables categóricas, aunque relevantes, no tienen un impacto directo o individual significativo en el modelo.

Tratamiento de valores nulos

En las variables categóricas, los valores nulos se suelen sustituir por una nueva clase: "sin valor" o por la moda

pd_data_train[pd_data_bool].isna().sum()

EMERGENCYSTATE_MODE            0
CODE_GENDER                    4
FLAG_DOCUMENT_10               0
FLAG_DOCUMENT_2                0
FLAG_DOCUMENT_3                0
FLAG_DOCUMENT_4                0
FLAG_DOCUMENT_5                0
FLAG_DOCUMENT_6                0
FLAG_DOCUMENT_7                0
FLAG_DOCUMENT_8                0
FLAG_DOCUMENT_9                0
FLAG_DOCUMENT_11               0
FLAG_DOCUMENT_13               0
FLAG_DOCUMENT_14               0
FLAG_DOCUMENT_15               0
FLAG_DOCUMENT_16               0
FLAG_DOCUMENT_17               0
FLAG_DOCUMENT_18               0
FLAG_DOCUMENT_19               0
FLAG_DOCUMENT_20               0
FLAG_DOCUMENT_21               0
FLAG_OWN_REALTY                0
FLAG_OWN_CAR                   0
FLAG_DOCUMENT_12               0
REG_REGION_NOT_LIVE_REGION     0
REG_REGION_NOT_WORK_REGION     0
LIVE_REGION_NOT_WORK_REGION    0
REG_CITY_NOT_LIVE_CITY         0
REG_CITY_NOT_WORK_CITY         0
LIVE_CITY_NOT_WORK_CITY        0
FLAG_EMAIL                     0
FLAG_PHONE                     0
FLAG_CONT_MOBILE               0
FLAG_WORK_PHONE                0
FLAG_EMP_PHONE                 0
FLAG_MOBIL                     0
TARGET                         0
dtype: int64

missing_gender = pd_data_train[pd_data_train['CODE_GENDER'].isnull()]
target_dist = missing_gender['TARGET']
print("Target distribution for missing code_gender:")
print(target_dist)

Target distribution for missing code_gender:
SK_ID_CURR
144669    0
319880    0
141289    0
196708    0
Name: TARGET, dtype: int64

pd_data_train = pd_data_train.dropna(subset=['CODE_GENDER'])

Podemos observar que las variables booleanas, en general, no presentan valores nulos, con la excepción de la variable CODE_GENDER, que tiene únicamente 4 valores faltantes. Dado que este número es pequeño, se ha decidido eliminar las cuatro filas que contienen esos valores, ya que representan un porcetaje insignificante del total de filas, y ninguno tiene valor 1 en la variable objetivo. Esto nos permite seguir considerando la variable como boolena, y ahorrarnos una nueva categoría que sólo se presentaría 4 veces.

En las variables categóricas generales, se observan varias columnas con cantidades considerables de valores nulos:

pd_data_train[pd_data_cat].isna().sum()

FONDKAPREMONT_MODE             168048
WALLSMATERIAL_MODE             124874
HOUSETYPE_MODE                 123195
OCCUPATION_TYPE                 77124
ORGANIZATION_TYPE               44460
NAME_TYPE_SUITE                  1050
REGION_RATING_CLIENT_W_CITY         0
WEEKDAY_APPR_PROCESS_START          0
NAME_INCOME_TYPE                    0
REGION_RATING_CLIENT                0
NAME_HOUSING_TYPE                   0
NAME_FAMILY_STATUS                  0
NAME_EDUCATION_TYPE                 0
NAME_CONTRACT_TYPE                  0
dtype: int64

for col in pd_data_cat:
        pd_data_train[col] = pd_data_train[col].astype('category').cat.add_categories('Sin valor').fillna('Sin valor')

En las variables categóricas generales se encuentran variables con cantidades significativas de valores nulos, como: FONDKAPREMONT_MODE (168,050 valores nulos), WALLSMATERIAL_MODE (124,875 valores nulos), HOUSETYPE_MODE (123,196 valores nulos). Otras variables como NAME_TYPE_SUITE presentan menos valores nulos (1,050). Optamos por cambiarlos a una nueva categoría Sin valor, ya que al ser tantos, sustituirlos por la moda podría afectar al funcinamiento del modelo.

Exportación parcial del DataSet dividido en Train y Test

Para acabar el notebook 02, procedemos a exportar a dos archivos CSV (test_pd_data_preprocessing_missing_outliers.csv y train_pd_data_preprocessing_missing_outliers.csv) el contenido del dataset ya dividido en Train y Test.

pd_data_train.to_csv("../data/data_train_f.csv")
pd_data_test.to_csv("../data/data_test_f.csv")